GF-1卫星WFV影像间匀色方法

影像匀色方法是决定拼接后影像能否进一步用于遥感定量化应用的重要环节之一。本文针对我国高分辨率对地观测系统的首发星——GF-1卫星宽覆盖WFV传感器4相机拼接成像特点,提出了一种基于交叉辐射定标的影像间匀色方法。该方法首先利用传统的交叉定标方法获取某一台WFV相机在轨绝对辐射定标系数,然后采用统计分析和仿真模拟方法建立了相邻相机影像间DN值、表观辐亮度的相关模型,在完成相机间绝对辐射性能传递的同时,实现了影像间匀色处理。试验结果表明利用本文获取的交叉辐射定标系数能够有效地消除相邻相机影像重叠区域辐射不一致性的问题,实现WFV影像间匀色。该匀色方法可为其他类似卫星传感器影像间匀色提供参考依据。     

GF-4卫星影像几何定位精度分析

几何定位精度是衡量卫星影像几何质量的一个重要参数。针对高分四号(GF-4)卫星静止轨道面阵成像特点,以Google Earth为参考基准,对在轨测试前后GF-4卫星多光谱相机影像几何定位精度进行评价。重点分析了影像几何定位精度与太阳方位角/高度角和卫星方位角/天顶角/姿态角之间的关系,同时探讨了卫星姿态角/成像时间对相机姿态角误差补偿参数的影响。研究结果可为进一步优化该类型卫星影像成像模型,实现高精度几何定位提供参考依据。     

基于北斗和GPS的高分二号全色影像正射精度验证与分析

高分二号(GF-2)卫星几何精纠正是其广泛应用的前提。以福州市作为实验区,选择北斗卫星导航系统(北斗)和GPS野外测量获取控制点和检查点,采用像方平移、像方漂移和像方仿射变换3种方法对有理函数模型进行误差补偿,验证分析控制点测量精度、分布、数目以及纠正方法对GF-2全色影像纠正的影响,并分析了北斗应用于GF-2全色影像正射纠正的潜力。实验结果表明:少量分布均匀的控制点就可以消除GF-2全色影像纠正后的系统几何误差;3种纠正方法中像方仿射变换方法精度最高,其中GPS控制测量下检查点平面均方根误差为1.49 m,北斗RTK控制测量下检查点平面均方根误差为1.51 m,GPS与北斗RTK控制测量下的影像纠正精度接近;北斗2种测量模式中,只有RTK模式能够满足GF-2全色影像纠正需求。上述研究表明,GF-2全色影像能够利用GPS和北斗RTK模式控制测量下的少量分布均匀高精度控制点达到较高纠正精度,满足实际应用需求。     

基于多分辨率分析的GF-5和GF-1遥感影像空—谱融合

针对空间分辨率比率较大尺度差异下的高分五号(GF-5)与高分一号(GF-1)卫星影像的空—谱融合问题,提出多传感器影像融合策略:一方面,通过现有空—谱融合方法的分步融合得到融合影像;另一方面,在分步融合理论基础上,推导得出一体化融合基础框架,并进一步提出基于多分辨率分析的多传感器一体化融合方法,缓解现有方法因空间分辨率比率过大导致影像空、谱互补信息难以有效集成的问题。其中,提出的一体化融合方法基于调制传递函数MTF (Modulation Transfer Function)滤波对多传感器影像空间(高频)和光谱(低频)分量进行分解提取,并充分考虑多传感器高空间分辨率影像与高光谱分辨率影像之间的关系,以及高光谱分辨率影像波段间关系,设计合理的融合权重,最终可得到具有最高空间分辨率和最高光谱分辨率的融合影像。通过GF-1全色影像、GF-1多光谱影像、GF-5高光谱影像数据对提出方法进行实验验证,结果表明:本文方法可有效集成多传感器影像间的空、谱互补信息,得到较优融合结果。     

基于GF-1卫星的突发性地质灾害调查与评价——以内蒙古大兴安岭山地为例

运用GF-1卫星影像数据进行内蒙古大兴安岭山地南段地质灾害调查对于科学防治地质灾害,提高国产卫星应用水平具有重要意义.通过分别对研究区的全色和多光谱影像利用P5的DEM高程数据及控制点进行有理函数的区域网整体平差,保证不同景影像间的一致性,得到精化后的影像RPC参数;对经过区域网平差的全色影像和多光谱影像利用精化后的有理多项式及DEM进行正射校正;将校正后的全色影像和多光谱影像利用HPF方法进行融合,然后对处理后的影像进行地质灾害解译,进而评价危害范围及程度.研究结果表明,GF-1数据的融合影像对突发性灾害体的微地貌形态反映较明显,能够用于识别突发性地质灾害体的位置、边界范围等特征信息.     

星载多相机拼接成像传感器在轨辐射定标方法

星载传感器在轨辐射定标是定量遥感的核心和基础,其定标精度将直接决定定量遥感产品的质量。但是对于多相机拼接成像传感器而言,现有在轨辐射定标方法无法实现各相机绝对辐射定标与相机间相对辐射校正的一体化处理。因此,本文以高分一号(GF-1)卫星宽视场(WFV)传感器为例,提出了一种基于改进型辐射区域网平差的在轨辐射定标方法。该方法首先利用传统的交叉定标方法获取WFV传感器各相机的辐射控制点信息,然后在同轨相邻相机影像重叠区域中提取辐射连接点信息,最后在考虑相机间相对辐射校正与绝对辐射定标之间的耦合关系后,采用整体平差的方式同时获取各相机在轨绝对辐射定标系数及辐射约束条件方程参数。试验结果表明采用该方法获得的各波段在轨绝对辐射定标系数的相对误差均优于9.34%,同时利用该定标系数能够实现同轨相邻相机影像间相对辐射校正处理,其重叠区域各波段表观辐亮度差异绝对值的平均值均小于1.63 W·m~(-2)·sr~(-1)·μm~(-1)。     

高分六号高分全色相机高精度几何检校

高分六号全色影像的幅宽大于90 km,在大比例尺度地表量测中具有重要意义,而其高精度几何检校是遥感影像几何处理的关键环节,直接影响遥感卫星影像的可量测性。本文在缺少人工标靶数据和精密实验室几何成像标校参数的条件下,利用高分六号卫星辅助数据和参考数据,采用基于探元指向角的几何检校模型对高分六号高分全色相机进行高精度几何检校。经过检校之后高分六号全色影像的绝对定位精度优于50 m,内部相对定位精度优于4个像素,表明高分六号高分全色相机在经过高精度几何检校之后影像几何质量可以满足测绘需求。     

一种国产高分卫星遥感影像变分融合方法

由于现有全色/多光谱融合方法对国产高分卫星遥感影像数据特点考虑不足,提出一种针对国产高分卫星遥感影像的变分融合方法。该方法充分考虑融合影像波段间光谱关系的保持,构建基于光谱梯度的三维光谱高保真模型,并针对国产高分卫星全色影像存在模糊降质的数据特点,发展顾及模糊降质的空间增强模型。在此基础上,结合影像先验知识建立融合目标函数,最后采用梯度下降法优化求解得到融合影像。通过高分一号(GF-1)和高分二号(GF-2)影像数据对提出的融合方法进行实验验证,并与典型GS,PRACS和ATWT-M3等融合方法分别从定性和定量2方面进行比较分析。实验结果表明,该融合方法充分考虑了国产高分卫星影像数据特点,在对照实验的几种方法中得到了最优的融合结果,可在有效提升多光谱影像空间分辨率的同时,很大程度上保持原有的光谱信息。     

GF-1卫星WFV影像几何定位稳定性研究

针对GF-1卫星WFV传感器高分辨率与大视场相结合的特点,本文将ZY-3卫星传感器校正产品作为参考,通过分析同名点对的地理信息,对北京地区WFV传感器4台相机影像相对几何定位精度进行长时间序列评价,分析其误差特征。试验结果表明,单景影像均出现了明显的系统几何定位误差,但是不同时相影像的几何定位误差方向并无明显规律。针对该现象本文基于相机成像原理,从理论上证明了仅利用某一时相影像的有理函数模型补偿参数是无法有效消除其他不同时相影像系统误差的。     

GF-2和Sentinel-2全色多光谱影像融合方法比较研究

针对高分二号(GF-2)卫星全色遥感影像与哨兵二号(Sentinel-2)卫星多光谱遥感影像空间分辨率相差较大且传感器不同导致的光谱或空间信息丢失问题,结合快速离散Curvelet变换对HSV融合方法的分量替换过程进行改进,利用GF-2的高空间分辨率和Sentinel-2的多光谱特性分别设计高、低频系数融合规则,并且与...     

高分二号卫星影像融合及质量评价

高分二号卫星(GF-2)是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1 m的民用光学遥感卫星,配备有0.81 m空间分辨率的全色相机和3.24 m空间分辨率的多光谱相机。对比分析适合GF-2影像的融合方法对于提高其应用效果与扩大应用领域具有实际意义。针对东北地区2014年11月22日和27日成像的GF-2影像,分别采用主成分分析(principal component analysis,PCA)、GS(Gram-Schmidt)变换、modified-HIS(intensity hue saturation)变换、高通滤波方法(high pass filter,HPF)和超球体色彩空间变换(hyperspherical color space resolution merge,HCS)等5种融合方法对多光谱和全色数据进行融合。并对5种融合影像进行质量评价,首先采用目视分析方法进行定性评价,其次采用信息熵、平均梯度、相关系数和光谱扭曲度等统计学指标进行客观定量评价,最后对融合影像进行地物分类。结果表明,HCS与GS变换融合影像无论是在视觉还是在地物分类应用上都具有较好的效果,且没有波段数的限制,最适合GF-2影像融合;HPF方法对空间细节信息的增强仅次于HCS变换,但是其光谱保真度效果最差;PCA和modified-IHS变换融合效果比较适中,可以作为GF-2影像融合的候补方法。     

遥感制图与导航定位技术在嫦娥三号遥操作中的应用

系统介绍了嫦娥三号遥操作中基于影像的遥感制图与导航定位技术的应用方法。利用降落相机序列影像实现了嫦娥三号着陆器在嫦娥二号卫星影像上的高精度定位,并生成了着陆区高精度3维制图产品;利用导航相机立体影像生成巡视器周围地形产品,采用站间影像匹配定位和DOM匹配的方式实现了玉兔号月球车的连续高精度定位;将高精度的定位结果和制图产品应用于月球车遥操作任务规划中,为月球车的安全行驶和科学探测提供了精准的定位和3维地形信息。月球车月面巡视探测工作的顺利完成,验证了这些应用技术的可靠性。     

遥感卫星几何产品真实性检验方法与应用

遥感影像产品的几何精度是评价遥感卫星影像质量的一个重要指标,反映卫星传感器的技术水平,对遥感影像数据的应用具有重要影响。基于当前遥感卫星几何产品真实性检验研究相关成果,从检验数据源的角度,将几何产品真实性检验方法分为基于地基数据的检验方法和基于参考影像数据的检验方法,并介绍两种方法的基本原理、操作步骤和流程、优缺点以及研究现状。最后,应用基于参考影像数据的真实性检验方法对国产GF-1卫星WFV1相机影像的定位精度进行检验。对今后遥感卫星几何产品的真实性检验具有参考与指导意义。     

遥感卫星条带影像自适应拼接算法研究

主要研究我国"天绘一号"传输型立体测绘卫星下传全色影像条带间拼接问题,基于C++语言完成了大量基于灰度相关算法的拼接试验以及基于SIFT(scale invariant feature transform)算法的拼接试验,在分析试验结果的基础上,得出两种算法在该测绘卫星全色条带影像间拼接问题上的性能对比,提出自适应拼接算法的思想,并对自适应拼接算法进行了大量试验。试验结果表明,自适应拼接算法在拼接性能方面有很大提高,并且该算法在实践中具有可行性,有很高的实用价值。     

面向对象的库区高分一号影像土地利用信息提取

高分一号（GF-1）是我国自主研发的第一颗高分辨率遥感卫星,其包含地物信息较为丰富,已应用于土地利用信息提取,但在水利工程库区土地利用调查方面研究较少。本文以峡江水利枢纽工程库区为例,首先对库区影像进行了基于RPC模型的正射校正、几何精纠正等预处理;然后针对GF-1的传感器响应特性,采用基于多元线性波段拟合的方法对多光谱与全色影像进行融合,该方法相对于传统分量替换法具有更好的融合性能;最后综合利用影像的光谱、纹理及形状等特征,采用面向对象的方法对融合后的库区影像进行了地类信息提取与分类精度评价。试验结果表明,融合影像可以有效提取水利工程库区的土地利用信息,总体分类精度达到87.9%,Kappa系数为0.836,能够满足库区土地利用调查和变化监测的要求。     

采用灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法

针对国产卫星全色影像中的随机条带噪声现象,提出了一种采用灰度分割的自适应矩匹配条带噪声去除方法。该方法首先将不同反射特性的地物按照灰度差异进行分割处理,然后对每一个分割区域分别采用标准矩匹配进行处理,从而抑制标准矩匹配处理过程中造成的灰度畸变。选取资源1号02C-HR光学影像进行实验,结果表明,与现有的去噪方法相比,所得图像质量有较大提升。     

资源三号多光谱影像谱段间相对内参关系标定及高精度配准

针对资源三号多光谱相机,提出利用同时获取的各谱段影像间高精度提取的同名像点建立多光谱相机各谱段对应分片CCD之间的位置模型,求解它们的相对内参关系参数,并应用此模型实现了谱段间影像的高精度谱段配准。试验结果表明该方法能够实现资源三号卫星多光谱影像优于0.3像素精度的谱段间自动配准。     

高分一号影像融合及在水体信息提取中的应用

针对适用于GF-1卫星影像水体信息提取的影像融合方法展开研究,通过对高分影像的全色及多光谱数据进行融合实验,比较常用的5种影像融合方法,从主观定性评价和客观定量评价两方面分析,筛选出融合后影像质量较优的方法。采用较优融合方法进行水体信息提取,对比总体分类精度和Kappa系数,得出最适合GF-1影像的水体信息提取融合方法。结果表明,5种融合方法中Pansharp变换和GS变换融合质量较好。分别进行水体提取后,Pansharp变换的总体分类精度和Kappa系数的值均高于GS变换,故Pansharp变换更适用于GF-1卫星影像在水体信息提取中的应用。     

基于深度学习的高分辨率遥感影像光伏用地提取

近年来我国光伏产业发展迅猛,随之也产生了诸多用地问题,通过遥感技术提取光伏用地,监测光伏用地分布与用地状况,对于光伏产业健康发展具有重要意义。本文提出一套基于深度学习方法的高分辨率遥感影像光伏用地自动提取方法,该方法利用GF-1等卫星影像和Google Earth影像构建光伏用地样本,基于ResNeSt-50作为骨干网络的DeepLab V3+模型实现深度学习语义分割算法,并结合计算机图形学方法对深度学习结果进行后处理,实现了面向高分辨率遥感影像较通用的且高精度的光伏用地自动提取。该方法的深度学习模型验证精度mIoU值达0.899 2,提取结果具有良好的边缘精度且具有广泛的适用性,支持GF-1、ZY-3、GF-6、GF-2和Google Earth等影像。     

严密定位模型辅助的国产卫星影像匹配

针对不同传感器下的国产卫星影像特点,提出了一种基于严密定位模型的影像匹配方法。在现有方法的基础上,改进扫描行迭代搜索法,实现同名点的快速预测。在全球SRTM数据的辅助下,建立了近似核线方程。通过局部畸变改正,消除了匹配窗口的几何与辐射变形。引入多片最小二乘匹配(MPGC)算法,对匹配结果进行精化,并剔除误匹配点。综合运用了小面元几何纠正法与基于控制网的匹配生长算法,提高了匹配点的匹配精度与分布均匀性。利用天绘一号、资源一号02C、资源三号卫星影像进行试验,结果表明所提出的方法能够较好地结合国产卫星影像特点,实现多传感器下多轨道影像的全自动联合匹配,获得高精度的同名点观测值。